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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/chiudo-il-mio-account-x/?feed_id=1751&_unique_id=6735e4fb9bce8 %TITLE% È sempre stato evidente che i social media hanno il potere di influenzare il nostro modo di vedere il mondo, con tutte le conseguenze del caso (short.staipa.it/ikbei). Viene regolarmente fatto a fini pubblicitari e questo seppure grave ha una gravità relativa, quando invece questo viene fatto per fini politici e di potere allora le cose cominciano a farsi serie e soprattutto superare il livello di accettabilità. Per questo ho deciso di disiscrivermi da X, la piattaforma di Elon Musk, una scelta non facile ma che sento necessaria. Le ragioni dietro una scelta Ho ammirato Elon Musk per i risultati tecnologici che ha raggiunto, non posso certo nasconderlo o sminuire questo lato del personaggio, ma negli ultimi anni ha dato più volte prova di non essere particolarmente equilibrato fino a mostrare di appartenere ad una linea politica sempre più polarizzata. I primi segnali ci sono stati già nel periodo dell'acquisto di Twitter, poi trasformato in X. Quella che per lungo tempo era stata una piattaforma di scambio libero e di innovazione, è diventata un campo di battaglia per opinioni che non rispecchiano più i valori di una discussione sana e costruttiva. La linea politica estrema e talvolta controversa di Musk ha plasmato X in una direzione che mi fa sentire, come utente, complice di una piattaforma che porta in sé il contrario dei valori in cui credo. La storia di quello che era Twitter è passata da rimuovere gli account violenti (short.staipa.it/0m1nl) tanto che Trump si era visto costretto ad aprirsi un suo social network (Truth Social) a diventare il megafono stesso di Trump e della sua violenza verbale, potenziando i suoi messaggi e diminuendo la visibilità dei suoi avversari come emerso anche da una inchiesta del The Wall Street Journal (https://short.staipa.it/frckx). Si è passati dal dubbio che si stesse limitando una certa libertà di espressione (perché violenta e istigatrice di reati) ad avere la certezza che questa venga spinta e usata come un valore dove la narrazione della prepotenza (e dell'ignoranza) fanno da padrone. (short.staipa.it/n1jbn) Le parole hanno un peso, e quando queste parole vengono amplificate da una piattaforma globale, si entra a far parte di un megafono per posizioni estreme che finiscono per dividere, anziché unire. Difendere uno spazio neutrale Scegliere di disiscriversi da X non è solo una questione di "non voler ascoltare"; è una forma di difesa di uno spazio neutrale in cui il dibattito possa ancora nascere senza imposizioni di ideali o filtri dettati da chi controlla la piattaforma. Sostenere il dialogo critico e costruttivo significa anche saper dire "basta" quando una piattaforma cessa di rappresentare questo valore. La decisione finale Credo che, talvolta, il miglior modo di prendere posizione sia disiscriversi da un sistema che non si riconosce più come proprio. Smettere di alimentarne le casse con le pubblicità che ci mostra e con i nostri dati. Essere consapevoli di ciò che scegliamo di seguire è un atto di responsabilità, verso noi stessi e verso la società. Sono convinto che ciascuno di noi meriti di avere accesso a piattaforme che rappresentino una pluralità di opinioni, senza pressioni politiche estreme. Per me non è molto conveniente dal punto di vista del numero di followers, dato che per una larga parte mi arrivano proprio da X (Instagram non è compreso in questa lista in quanto non permette l'inserimento di link diretti e quindi è difficile contarne il flusso reale) ma potrebbero essere ampiamente sostituiti da chi, nel frattempo, è passato a Mastodon. Confronto Click da Social Network Se mi state leggendo da Twitter, fateci un pensierino, è per questo che l'account lo chiuderò nei prossimi giorni e non oggi. Se avete ancora desiderio di seguirmi e di ricevere notifiche delle pubblicazioni potete farlo attraverso Mastodon (https://mastodon.

uno/@staipa) o gli altri social o potete iscrivervi alla Newsletter presente alla fine di questo articolo o al gruppo telegram che trovate qui: https://t.me/staipaIt. Ne avevo già parlato qualche anno fa in "Twitter è morto, lunga vita a Mastodon" (short.staipa.it/17hqq) ancora prima che Twitter finisse nelle mani di Elon Musk ed evidentemente continua ad essere utilizzato da persone interessate, e a portare followers interessati. Ve lo consiglio ancora. Nota di colore: Truth Social, il social reazionario di Donald Trump è basato proprio sulla piattaforma di Mastodon, ma generalmente nessuna istanza di Mastodon è federata e quindi mostra i suoi contenuti.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/scandalo-dei-dossierggi-non-ne-avete-capito-la-gravita/?feed_id=1742&_unique_id=672b7b3b85499 %TITLE% Lo sapete tutti se avete guardato almeno un telegiornale o letto un sito di notizie online. Negli ultimi mesi, un’indagine della Direzione Distrettuale Antimafia (DDA) di Milano ha portato alla luce un caso eclatante di accessi non autorizzati a banche dati italiane e di commercio illegale di informazioni riservate. La gravità, a quanto traspare dai giornali sembra essere legato al fatto dell'aver coinvolto molteplici attori, tra cui imprenditori, professionisti e figure di spicco nel mondo degli affari, della politica e delle investigazioni private. Solite cose: ricchi spiati, grande scandalo. Poveri ricchi spiati. Ovviamente non voglio sminuire la gravità dell'essere spiati se ricchi o famosi, ma voglio spostare l'attenzione su qualcosa di molto più grave che coinvolge tutti, anche me, anche voi che state leggendo, ed è qualcosa che mette in luce qualcosa di immensamente più grave di quanto raccontato superficialmente dalla gran parte dei media che ho visto. Faccio però prima un dovuto riassunto di quanto emerso. I Protagonisti dell’Inchiesta Al centro dell’inchiesta si trova la società di investigazioni private Equalize Srl, diretta da Carmine Gallo, ex ispettore di polizia, e Nunzio Samuele Calamucci, esperto informatico. Enrico Pazzali, presidente di Fondazione Fiera Milano e socio di maggioranza della stessa Equalize, risulta tra gli indagati. Altri 60 individui, tra imprenditori e consulenti, risultano coinvolti e sono sospettati di avere collaborato o beneficiato dell’accesso illecito a dati riservati. Come Funzionava il Sistema di Spionaggio Secondo quanto emerso, Equalize e i suoi collaboratori accedevano senza autorizzazione a diverse banche dati italiane, ottenendo informazioni preziose sui cittadini, spesso vendute per scopi di dossieraggio e spionaggio industriale. Tra i clienti di Equalize vi sarebbero aziende e studi legali, interessati a raccogliere dati su individui o concorrenti. In pratica, devi firmare un contratto importante? Vuoi sapere se la persona o l'azienda coinvolta sia affidabile o sia pericoloso firmare? Chiedi a Equalize. Il concetto in sè non è illegale o nuovo, sono cose che sono sempre accadute nei limiti del legale. Aziende come Equalize fanno ricerche in rete, sui profili social, nelle notizie su giornali nazionali e locali, scavano in tutto quello che è accessibile. Ho parlato di cosa sanno o social di noi in questo articolo: Cosa sa Facebook di me? Cosa sa Google di me? (short.staipa.it/cqh52) Il problema è che Equalize non utilizzava solo fonti legali ma molte altre. Fonti di Dati Coinvolte Le fonti di dati più rilevanti dalle quali Equalize avrebbe tratto le informazioni sono: SDI (Sistema di Indagine) - gestito dal Ministero dell’Interno: utilizzato dalle forze dell’ordine per accedere a dati personali e a informazioni relative a precedenti penali e investigativi. Serpico - sistema dell’Agenzia delle Entrate: consente l’accesso a dati finanziari, dichiarazioni dei redditi, informazioni fiscali e movimenti bancari dei contribuenti italiani. INPS (Istituto Nazionale della Previdenza Sociale) - archivio di dati previdenziali: fornisce accesso a informazioni su contributi previdenziali, pensioni, sussidi e dati di lavoro dei cittadini. Dati catastali - disponibili presso l’Agenzia delle Entrate: forniscono dettagli sugli immobili, compresi i dati relativi alla proprietà e al valore catastale, informazioni spesso utilizzate per spionaggio immobiliare e finanziario. Banche dati delle Camere di Commercio - consultabili anche tramite la piattaforma InfoCamere: forniscono dati sulle società italiane, amministratori, bilanci e altre informazioni aziendali rilevanti. L’Impatto dello Scandalo e la Reazione delle Autorità Nella gran parte dei servizi che mi è capitato di vedere si poneva l'accento sul fatto che tra le persone dossierate ci fossero presumibilmente persone del calibro di

Ignazio La Russa: Presidente del Senato italiano. Un report su di lui e suo figlio Geronimo è stato commissionato nel 2023. Fonte: rtl.it Matteo Renzi: Senatore ed ex Presidente del Consiglio. È stato oggetto di ricerche da parte delle cyber-spie, con preoccupazioni espresse nelle intercettazioni riguardo alle possibili implicazioni politiche. Fonte: rtl.it Leonardo Maria Del Vecchio: Figlio del fondatore di Luxottica. Avrebbe richiesto informazioni sulla fidanzata e sul fratello per questioni ereditarie. Fonte: rtl.it Letizia Moratti: Ex sindaco di Milano e candidata alla presidenza della Regione Lombardia. Nel 2023, durante le elezioni regionali, sarebbero state richieste informazioni su persone a lei vicine. Fonte: tpi.it Paolo Scaroni: Ex amministratore delegato di Eni e attualmente presidente di Enel e del Milan. È stato oggetto di richieste di raccolta di informazioni compromettenti. Fonte: ottopagine.it Giovanni Gorno Tempini: Presidente di Cassa Depositi e Prestiti ed ex presidente di Fondazione Fiera Milano. È stato oggetto di accessi a dati riservati. Fonte: fanpage.it Alex Britti: Cantante italiano. È stato oggetto di indagini in relazione a una controversia familiare. Fonte: ottopagine.it Marcell Jacobs: Campione olimpico. Lui, il suo manager, il suo allenatore e il suo nutrizionista sarebbero stati intercettati illegalmente. Fonte: fanpage.it E sul fatto che la possibilità di dossierare a quel modo persone di quel calibro possa essere un serio “pericolo per la democrazia” del paese, le informazioni estratte erano infatti altamente sensibili e potevano essere utilizzate per manipolare decisioni aziendali o politiche, o per influenzare gare d’appalto e transazioni economiche. Tutte supposizioni gravi, anzi gravissime certo. Ma dal mio punto di vista c'è qualcosa di ancora più grave di cui non si è parlato abbastanza. Che cosa (forse) non avete capito della gravità dello scandalo dossieraggi Le fonti. Equalize, e quindi possiamo presumere che allo stesso modo possano fare o aver fatto altre aziende non ancora scoperte, hanno avuto accesso a SDI. Significa che un'azienda terza, pagando, può avere informazioni su chiunque di noi abbia commesso un reato, sia stato coinvolto in una indagine, o altro che riguardi la le forze dell'ordine. Hanno avuto accesso a Serpico. Significa che un'azienda terza può sapere tutti i nostri dati finanziari e la situazione economica. Hanno avuoto accesso a INPS. Significa che un'azienda terza può sapere tutto della nostra situazione previdenziale, bonus e contributi che abbiamo richiesto, indennità, figli che abbiamo, legami parentali, informazioni sul lavoro. Hanno avuto accesso a Dati catastali dell'Agenzia delle Entrate. Significa che una azienda terza può sapere tutto sui nostri immobili, se abbiamo una seconda casa, quanto vale la nostra casa. Hanno avuto accesso a Banche dati delle Camere di Commercio. Significa che una azienda terza può sapere se abbiamo un'azienda, ne abbiamo avuto una, abbiamo avuto un fallimento, abbiamo bilanci non perfettamente in sesto. Perché Tutto Questo Riguarda Anche Te La questione non è soltanto che i dati di persone importanti siano stati trafugati. La vera gravità è che qualsiasi informazione archiviata da questi sistemi, inclusa quella di comuni cittadini, potrebbe essere ugualmente a rischio. Una falla di sicurezza come questa, che ha permesso a Equalize di accedere senza autorizzazione a banche dati sensibili, significa che ogni cittadino italiano potrebbe vedere i propri dati personali usati senza consenso e a propria insaputa. Ecco come potrebbe influenzare direttamente la tua vita: Assunzione e Opportunità di Lavoro: Se un'azienda avesse accesso a dati sensibili e legali dei cittadini, potrebbe decidere di non assumere qualcuno a causa di precedenti giudiziari, anche se chiari e superati. O, in caso di investigazione a scopo di selezione del personale, un'azienda potrebbe valutare negativamente anche solo il fatto che qualcuno

sia stato indagato, senza considerare che poi è stato assolto o che l’indagine non ha portato a nulla di concreto. Prestiti e Mutui: Con i dati del sistema Serpico dell'Agenzia delle Entrate, una banca o una società di credito potrebbe avere accesso al tuo profilo finanziario completo, anche in modo illegale, e decidere di non concederti un prestito basandosi su una tua situazione finanziaria passata, anche se oggi stabile. Questo tipo di informazioni, se trafugate e utilizzate in modo inappropriato, rischiano di influenzare negativamente le tue possibilità economiche. Servizi Previdenziali e Assicurazioni: Se i tuoi dati previdenziali o medici sono accessibili tramite una falla di sicurezza, un'azienda potrebbe decidere di non stipulare una polizza assicurativa sulla vita o invalidità. Per esempio, potrebbero valutare il tuo stato di salute o l’entità dei contributi INPS e decidere che sei un “rischio” troppo alto. Vendita e Acquisto di Immobili: Con accesso a dati catastali dettagliati, un’agenzia immobiliare potrebbe modificare l’offerta o influenzare le condizioni di acquisto o vendita di una tua proprietà. Se i dati relativi al valore catastale della tua casa o la sua situazione legale (es. ipoteche) diventano accessibili a chiunque, potresti trovarsi a essere valutato o trattato ingiustamente in un affare immobiliare. Privacy Personale Compromessa: Infine, l’idea che aziende private possano ottenere informazioni sensibili sui legami familiari, lo stato di salute o i redditi dei cittadini, crea una situazione di controllo pervasivo che è difficile ignorare. Significa che un'azienda o un ente privato potrebbe conoscere dettagli personali che, in una società giusta, resterebbero confinati tra te e l’istituzione pubblica. La Necessità di Rafforzare la Sicurezza dei Dati Il problema non è che siano stati rubati dei dati a dei politici, o cantanti, o sportivi o imprenditori importanti. Il problema è che evidentemente i dati di enti e sistemi governativi italiani sono un colabrodo. Che siti come quello di INPS siano progettati in maniera terribile e a tratti inusabili è sotto gli occhi di tutti, ma che siano anche un colabrodo in termini di sicurezza è davvero grave perché ci può andare di mezzo chiunque di noi. Il problema è che in Italia la gran parte di chi "deve metterci i soldi" pensa ancora che l'informatica sia un giochetto semplice che si può fare al risparmio. Che gli informatici che chiedono tanti soldi o tante risorse siano solo degli esosi e che sia possibile fare lo stesso risparmiando sulla forza lavoro e sulle infrastrutture. Che basti un pc con il minimo dei requisiti a sostituire una infrastruttura con firewall avanzati, sistemi di prevenzione delle intrusioni, sistemi di ridondanza e backup, vpn, sistemi ci criptazione, disaster recovery e soluzioni di ripristino, sistemi di monitoraggio continuo e paroloni che... boh, basta che vada. Se va, siamo a posto. Se abbiamo risparmiato dei soldi meglio. Anche il fatto che quando ci sono i famosi Click Day vadano giù tutti i sistemi, ormai comunemente accettato, non è dovuto al sovraccarico ma alla mancanza di risorse nei sistemi, alla mancanza di pianificazione, al voler risparmiare a tutti i costi sulla pelle degli utenti. E gli utenti siamo noi. E a decidere dove mettere i soldi sono invece i politici che votiamo. Fonti Il Post: "L'inchiesta sui dati rubati e Equalize" Fanpage.it: "Lo spionaggio di Equalize e le banche dati violate" Il Post: "Database, furto e inchiesta di Milano"

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/instagram-ha-deciso-di-nascondere-i-post-con-argomenti-politici/?feed_id=1484&_unique_id=662f7ac0aa183 %TITLE% Instagram, e di conseguenza Threads, ha aggiunto silenziosamente una modifica che diminuisce la vista di post che siano ritenuti di sfondo politico. Lasciamo perdere le capacità tecniche di riconoscere davvero cosa sia politico e cosa no, credo che molti vorrebbero sapere che questa opzione sia stata attivata e che l'impostazione predefinita è quello di vedere argomenti politici. Ovviamente la modifica ha un duplice aspetto, se da un lato chi non vuole vedere contenuti politici viene "protetto" (e chi vuole vederli non sa che qualcuno ha deciso comunque di "proteggerlo"), dall'altro chi produce esclusivamente o parzialmente contenuti di carattere politico sa che da questo momento in poi la sua vita su questi social sarà molto più difficile, uno dei tanti motivi per cui io sono e resto sul mio sito e utilizzo i social solo come finestra di condivisione. Alla faccia della libertà di espressione. Per chi fosse interessato a rimuovere questa opzione il percorso è impostazioni -> contenuti suggeriti -> Contenuti di natura politica.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/cosa-pensa-di-te-una-intelligenza-artificiale/?feed_id=1029&_unique_id=65267e6f6c608 %TITLE% Ho parlato in più di un articolo del rischio che una Intelligenza Artificiale non ben alimentata possa avere dei forti bias e dei pregiudizi, sia in Le sfide tecniche e sociali dell’intelligenza artificiale (https://short.staipa.it/emfjl) che in maniera più specifica in L’intelligenza artificiale può essere razzista? (https://short.staipa.it/0m16a), ma non è facile darne una prova esplicita e chiara, soprattutto senza offendere qualcuno nello specifico. Sarebbe stato facile scegliere uno qualsiasi dei numerosi stereotipi che noi stessi italiani diamo ad alcuni abitati dell'una o dell'altra regione o città, o utilizzare gli stereotipi di etnie con minor frequenza ma bene o male il rischio di offendere (anche giustamente) qualcuno sarebbe stato comunque eccessivo, e la resa piuttosto bassa. Alla fine in ogni stereotipo tende ad esserci una certa percentuale di verità, alta o bassa a seconda del caso e se avessi scelto uno stereotipo razziale ci sarebbe stato comunque il razzista di turno che avrebbe detto "non è uno stereotipo, quelli lì sono così davvero". Ho scelto così di puntare genericamente sugli Italiani. Lo sono io e lo è sicuramente la gran parte del mio pubblico, probabilmente anche tutto perché immagino che chi raggiunge il mio sito da altre nazioni sia comunque più o meno indirettamente Italiano. Ho scelto di puntare sugli italiani anche perché così ognuno di noi può sentire su di sé, più o meno ironicamente il pregiudizio dell'Intelligenza Artificiale. Le immagini che seguono le ho fatte generare ad una IA basata su DALL·E 3 (https://openai.com/dall-e-3) sempre dei produttori di Chat Gpt. Ho fatto diversi tentativi, sempre più generici possibili: Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani, nello stile più adatto a degli italiani Ok, secondo DALL·E lo stile più adatto per rappresentare gli italiani è quello della pittura rinascimentale (non sono un critico d'arte, la definizione è probabilmente MOLTO approssimativa), di fatto le rappresentazioni forse ci stanno, pur non capendo il perché di quel piatto che naviga sul fiume, ma guardando bene spunta quell'aria di mafia stereotipata da Padrino tutti che mangiano e festeggiano e quell'aria di mandolino, anche se siu tratta di una chitarra Ma non è questo che volevo, io volevo una rappresentazione contemporanea, per capire come l'intelligenza Artificiale immagina gli italiani Disegnami una rappresentazione artistica di vita di italiani contemporanei nello stile più adatto a degli italiani L'italiano contemporaneo continua a mangiare, bere e avere l'aria da Paadrino ma gira con il suo scooter sotto la Tour Eiffel... mangiando prevalentemente per terra in un guazzabuglio di confusione e automobili d'epoca, immancabili caffè e sigaretta da seduti, cosa che un italiano ben sa a quali conseguenze porti. Ho provato anche in inglese Paint a representation of common life of Italian people. Gli italiani tipici hanno il Big Ben vicino, mangiano e bevono, suonano la chitarra, sono piuttosto disordinati e se la giacca e la pettinatura fa un po' meno padrino per terra ci sono un mucchio di soldi. Il risultato di quello che ho fatto è di certo goliardico ed evidenzia qualcosa che può sembrare poco grave, ma ci vuole poco a immaginare cosa potrebbe accadere se gli stessi pregiudizi venissero applicati in altri ambiti, un italiano verrebbe scelto per un viaggio su Marte dove il cibo è risicato? Un italiano verrebbe scelto come persona fidata in un pool antimafia internazionale? Non da una Intelligenza Artificiale alimentata come questa, che è attualmente considerata una delle più importanti, fa solo disegni, sì, ma anche questi disegni evidenziano un possibile problema. Per chi volesse, i commenti sono aperti a caccia di altri piccoli e grandi pregiudizi.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/la-sostenibilita-dellintelligenza-artificiale-e-le-sue-implicazioni-ecologiche/?feed_id=866&_unique_id=650ad4fbc6f85 %TITLE% L'Intelligenza Artificiale è senza dubbio una delle tecnologie più importanti di questi ultimi anni e sta rivoluzionando molti settori, assieme al cloud ci dà la percezione che da qualche parte esista una forma di magia che ci fa risparmiare in termini di fatica, in termini di bisogno di strutture e che questo renda il mondo in qualche modo più green. Non abbiamo bisogno di avere in casa (o in azienda) determinati dispositivi costosi, server, NAS, hard disk portatili, computer potenti. Per quasi tutto basta lo smartphone o il tablet, o al massimo un computer portatile. Ma le cose stanno davvero così o stiamo sottovalutando l'impatto ambientale di queste tecnologie? L'energia consumata dall'Intelligenza Artificiale L'energia consumata dall'IA è un aspetto cruciale da considerare in termini di sostenibilità. L'addestramento dei modelli di machine learning richiede una grande quantità di risorse computazionali e, di conseguenza, una notevole quantità di energia. Questo si applica sia all'addestramento iniziale dei modelli che al loro funzionamento in tempo reale durante l'esecuzione delle applicazioni di Intelligenza Artificiale. Gran parte dell'energia consumata dall'IA proviene dai data center che ospitano i server necessari per l'elaborazione dei dati. Questi data center richiedono una enorme quantità di energia per essere alimentati, garantire il raffreddamento delle macchine e garantire una connettività di rete affidabile. Inoltre, gli algoritmi di Intelligenza Artificiale richiedono l'accesso a enormi quantità di dati, che devono essere archiviati e processati in modo efficiente, aumentando ulteriormente il consumo energetico. La crescita esponenziale dell'IA ha portato a un aumento significativo del numero di data center e dei server necessari per supportare le sue applicazioni. Secondo alcune stime, i data center di tutto il mondo consumano circa l'1% dell'energia globale nonostante i continui miglioramenti della tecnologia (fonte hwupgrade https://short.staipa.it/xwkbb). Questa percentuale che può essere vista sia come enorme, qualcosa come 1.5 TWh o esigua, tutto sommato il resto delle attività consumano il 99%, è destinata ad aumentare a causa della sempre maggiore richiesta di elaborazione da parte dell'Intelligenza Artificiale. Il risultato è che almeno in parte la CO2 e l'inquinamento che non viene prodotto localmente viene semplicemente delocalizzato verso i datacenter. Questo non significa necessariamente che sia un male, e se i datacenter lavorano al meglio è probabile ci sia comunque un miglioramento dell'impatto ecologico ma è un dato che va tenuto a mente. Soluzioni per l'efficienza energetica Per rendere l'IA più sostenibile dal punto di vista energetico, sono necessarie soluzioni volte all'efficienza energetica. Ci sono diversi, e noiosissimi per i non addetti ai lavori, approcci che possono contribuire a ridurre il consumo energetico: Ottimizzazione degli algoritmi: Un approccio fondamentale per migliorare l'efficienza energetica dell'IA consiste nell'ottimizzare gli algoritmi stessi. Ciò implica sviluppare algoritmi più intelligenti che richiedano meno calcoli o che siano in grado di effettuarli in maniera più efficiente. Ricerca e sviluppo in questo campo mirano a ridurre la complessità computazionale degli algoritmi senza comprometterne l'accuratezza e le prestazioni. Architetture hardware specializzate: Lo sviluppo di hardware specializzato per l'IA, come le unità di elaborazione grafica (GPU) o i tensor processing units (TPU), è un'altra soluzione per migliorare l'efficienza energetica. Questi dispositivi sono progettati specificamente per l'esecuzione efficiente delle operazioni di Intelligenza Artificiale, consentendo una maggiore velocità e una riduzione del consumo energetico rispetto all'utilizzo di hardware generico.

Cooling intelligente: I data center possono adottare soluzioni innovative per il raffreddamento, come l'utilizzo di sistemi di raffreddamento ad alta efficienza o l'ottimizzazione della distribuzione dell'aria fredda all'interno dei server. Questo può contribuire a ridurre il consumo energetico associato alla climatizzazione dei data center. Ultimamente si stanno anche costruendo datacenter nelle zone più fredde del mondo per diminuire i costi del raffreddamento. Utilizzo di energie rinnovabili: L'adozione di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center può ridurre significativamente l'impatto ambientale dell'IA. Consolidamento dei server: Ridurre il numero di server fisici attraverso la virtualizzazione e il consolidamento dei carichi di lavoro può ridurre la quantità complessiva di energia consumata dai data center. Quantizzazione dei modelli: Una tecnica promettente per ridurre il consumo energetico è la quantizzazione dei modelli di IA. La quantizzazione comporta la rappresentazione dei pesi e dei parametri del modello con meno bit rispetto alla rappresentazione originale ad alta precisione. Ciò riduce l'onere computazionale e la memoria richiesta per l'addestramento e l'esecuzione del modello, portando a una maggiore efficienza energetica. Roba difficile da capire ma funziona. Compressione dei modelli: La compressione dei modelli è un'altra strategia per migliorare l'efficienza energetica. Questo processo riduce la dimensione dei modelli di IA senza una significativa perdita di prestazioni. Modelli compressi richiedono meno spazio di archiviazione, riducono i tempi di trasmissione dei dati e richiedono meno risorse computazionali, contribuendo a una maggiore efficienza energetica. Sì, le cose difficili da capire le ho lasciate alla fine. Distributed Learning: L'addestramento distribuito dei modelli di Intelligenza Artificiale su più dispositivi o server può migliorare l'efficienza energetica. Invece di affidare l'intero processo di addestramento a un singolo server, il carico di lavoro viene distribuito su più nodi, consentendo un utilizzo più efficiente delle risorse computazionali. Questo approccio riduce il tempo complessivo di addestramento e può portare a una minore energia consumata complessivamente. In pratica, invece di chi fa per sé fa per tre, ci dividiamo i compiti e (forse) li facciamo meglio. È importante sottolineare che l'efficienza energetica nell'ambito dell'IA è un campo di ricerca in continua evoluzione. Gli sforzi per rendere l'IA più sostenibile stanno portando a nuovi sviluppi e innovazioni che mirano a ridurre il consumo energetico senza compromettere le prestazioni. Anche se non sempre è l'ecologia a spingere in questa direzione, per chi gestisce un datacenter il costo in termini di energia consumata è comunque uno di quelli che pesano maggiormente sul budget e ridurlo al minimo è un obbiettivo fondamentale sotto ogni punto di vista. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale per la sostenibilità Nonostante le sfide nell'utilizzare in maniera green queste tecnologie, l'Intelligenza Artificiale può giocare un ruolo chiave nella promozione della sostenibilità. Per esempio, l'IA può aiutare a ottimizzare l'efficienza energetica in diversi sistemi che attualmente sono grandi fonti di inquinamento o di consumo energetico. Efficienza energetica: L'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare l'efficienza energetica in vari settori. Nell'edilizia, per esempio, può analizzare i dati di consumo energetico degli edifici e proporre soluzioni per ridurre il consumo di energia, migliorando l'isolamento termico, regolando i sistemi di riscaldamento e raffreddamento in modo intelligente e ottimizzando l'utilizzo delle risorse energetiche. Gestione delle risorse idriche: L'Intelligenza Artificiale può aiutare a gestire in modo efficiente le risorse idriche. Attraverso l'analisi dei dati di monitoraggio e dei modelli di previsione, può identificare i pattern di consumo idrico, individuare perdite nelle reti idriche e suggerire strategie di risparmio.

Questo può contribuire a una gestione più sostenibile delle risorse, riducendo gli sprechi e migliorando l'efficienza. Agricoltura di precisione: L'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per ottimizzare le pratiche agricole, migliorando l'efficienza delle colture e riducendo l'utilizzo di acqua, pesticidi e fertilizzanti. Per esempio, può analizzare dati satellitari e droni per monitorare lo stato delle colture, identificare problemi precocemente e fornire raccomandazioni precise su quando irrigare, fertilizzare o applicare trattamenti specifici. Questo contribuisce a ridurre l'impatto ambientale dell'agricoltura e a garantire un utilizzo sostenibile delle risorse. Mobilità sostenibile: L'Intelligenza Artificiale può migliorare la mobilità sostenibile in diversi modi. Per esempio, attraverso l'analisi dei dati di traffico in tempo reale e dei modelli di previsione, può ottimizzare i flussi di traffico, suggerire percorsi alternativi per ridurre la congestione stradale e migliorare l'utilizzo delle infrastrutture esistenti. Inoltre, può essere utilizzata per sviluppare sistemi di trasporto intelligente, come veicoli autonomi e servizi di car sharing, che riducono le emissioni di gas serra e migliorano l'efficienza dei trasporti. Gestione dei rifiuti: L'Intelligenza Artificiale può contribuire a una gestione più efficiente dei rifiuti. Attraverso l'analisi dei dati di raccolta e riciclaggio, può ottimizzare le rotte dei mezzi di raccolta dei rifiuti, individuare aree ad alto rischio di accumulo di rifiuti e fornire indicazioni su come migliorare i processi di riciclaggio e smaltimento. Questo aiuta a ridurre gli sprechi, a migliorare il riciclaggio e a promuovere pratiche di smaltimento sostenibili. Monitoraggio ambientale: L'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per monitorare l'ambiente in modo accurato e continuo. Attraverso l'analisi dei dati provenienti da sensori, immagini satellitari e droni, può rilevare e prevedere i cambiamenti ambientali, come la deforestazione, l'inquinamento atmosferico, la perdita di habitat, il rischio di frane e alluvioni e i cambiamenti climatici. Questo fornisce informazioni cruciali per prendere decisioni informate sulla conservazione e per sviluppare politiche ambientali efficaci. Queste sono solo alcune delle molte applicazioni dell'Intelligenza Artificiale per la sostenibilità. Può fornire un supporto fondamentale per affrontare le sfide ambientali e promuovere un futuro più sostenibile e rispettoso dell'ambiente. Collaborazione sull'impatto ambientale dell'Intelligenza Artificiale Per affrontare l'impatto ambientale dell'Intelligenza Artificiale, è necessaria una collaborazione tra governi, industrie, ricercatori e organizzazioni ambientali. Inoltre, la ricerca continua nell'ottimizzazione dell'efficienza energetica, nella progettazione di hardware sostenibile e nell'applicazione responsabile dell'Intelligenza Artificiale è fondamentale per affrontare questa sfida. La collaborazione è essenziale per affrontare le sfide complesse associate all'IA e per promuovere un utilizzo responsabile e sostenibile di questa tecnologia. Dato che l'Intelligenza Artificiale coinvolge diverse discipline, tra cui informatica, matematica, etica, sociologia e scienze cognitive, la collaborazione tra esperti di diverse aree è fondamentale per ottenere risultati significativi. La collaborazione può avvenire a diversi livelli. A livello accademico, è importante incoraggiare la condivisione delle conoscenze e delle risorse tra le istituzioni di ricerca e le università. Questo favorisce lo scambio di idee, promuove lo sviluppo di nuove metodologie e stimola la ricerca multidisciplinare. Inoltre, è necessaria la collaborazione tra il settore privato, il settore pubblico e la società civile. Le organizzazioni private possono condividere dati e risorse per la ricerca e sviluppo dell'Intelligenza Artificiale, mentre le istituzioni pubbliche possono promuovere politiche e regolamentazioni che ne guidino un utilizzo etico e responsabile.

La società civile può svolgere un ruolo fondamentale nel monitorare l'impatto dell'Intelligenza Artificiale sulla società e nell'incoraggiare un dialogo aperto e inclusivo su questioni etiche e sociali correlate.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/lintelligenza-artificiale-ci-mostra-un-futuro-desolante/?feed_id=942&_unique_id=650ad0b3e6738 %TITLE% Negli ultimi tempi chiunque parla di Intelligenza Artificiale, perfino io, il grosso problema è che a parlarne sono anche le stesse testate che vivono su Fake News (https://short.staipa.it/0cyt2) o notizie borderline tra realtà e titoloni vivendo di clickbait (https://short.staipa.it/pcs07). E non intendo solamente testate farlocche, anche molti giornali considerati storici e importanti. Numerosi articoli vogliono raccontarci come l'Intelligenza Artificiale immagini il nostro futuro, non sono cose nuove, da moltissimo tempo vengono scritto articoli che pretendono di raccontarci come l'uomo evolverà e tutti sono privi di ogni fondamento di scientificità. (Per affrontare il tema specifico consiglio questo video di @entropyforlife: https://youtu.be/JA4_FoqaXMs) Per motivi piuttosto ovvi, il primo dei quali è il fatto che le Intelligenze Artificiali sono ognuna realizzata con uno scopo specifico, e in particolare quelle che creano immagini, creano solamente immagini, nessuna Intelligenza Artificiale può prevedere alcun futuro generico. Sicuramente possono prevedere traiettorie astronomiche, future esplosioni di stelle e cose di questo tipo, si tratta essenzialmente di formule fisiche e matematiche che sono gli umani a fornire e che secondo certi parametri danno un ottimo livello di prevedibilità ma il motivo per cui le Intelligenze Artificiali possono essere impiegate in questi campi sono semplicemente per la loro enorme capacità elaborativa e di correlazione di dati per le quali gli esseri umani impiegherebbero troppo tempo. Nessuna Intelligenza Artificiale può immaginare, ad oggi, qualcosa che non sia in qualche modo prevedibile o realizzabile (in un tempo eventualmente lunghissimo o infinito) da esseri umani, quello che si limitano a fare è unire immagini di una certa tematica e realizzarne una che somigli a quello che si aspetta chi ha dato i comandi. Questi sono un po' di futuri apocalittici che ho richiesto personalmente ad alcune Intelligenze Artificiali di libero accesso, siti e servizi a cui chiunque può accedere Ma basta davvero poco per averne di belli, dipende essenzialmente dagli aggettivi che si sceglie di inserire, e quindi dall'effetto che si vuole rendere su chi le vedrà Quel che è certo è che non hanno nulla a che fare con la realtà ma solamente con l'immagine che si vuole creare, l'aspettativa che si vuole incontrare. Né più né meno di chiedere a un pittore di disegnare un quadro su commissione, un pittore che tende a copiare e ricopiare schemi che ha visto. Miliardi di schemi, ma pur sempre quelli.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/potenzialita-e-benefici-di-chatgpt-e-delle-intelligenze-artificiali-conversazionali/?feed_id=874&_unique_id=64a571064e6cc %TITLE% L'avanzamento delle tecnologie di Intelligenza Artificiale ha portato a un'espansione notevole delle applicazioni pratiche in diversi settori. Un esempio significativo di questa evoluzione è rappresentato da Chat GPT, un potente modello di Intelligenza Artificiale basato su GPT (Generative Pre-trained Transformer), che offre la possibilità di interagire con un assistente virtuale in modo conversazionale. Questo significa che contrariamente a tanti allarmismi Chat GPT e simili, non possono eseguire comandi, non possono creare cose, non possono interagire col mondo in maniera sostanziale (né tanto meno distruggerlo o metterlo in pericolo), possono solo chiacchierare. Tutto qui? Sì e no, ci sono molte cose che si possono fare chiacchierando. Interazione Naturale e Supporto Utente Una delle caratteristiche principali di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di fornire un'interazione naturale con gli utenti. Attraverso una chat testuale, gli utenti possono porre domande, chiedere consigli, ottenere informazioni o persino intrattenersi con l'assistente virtuale. Questo crea un'esperienza utente coinvolgente e permette a una Intelligenza Artificiale Conversazionale di fornire un supporto in diversi contesti, come l'apprendimento, l'assistenza clienti, la consulenza o semplicemente la conversazione informale. Interazione Naturale: L'interazione naturale è uno dei tratti distintivi di una Intelligenza Artificiale Conversazionale. Grazie alla sua architettura avanzata basata su reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di comprendere e generare testo in modo simile a come interagiscono gli esseri umani. Questo permette agli utenti di porre domande, esprimere richieste e conversare con l'assistente virtuale in modo più naturale e intuitivo. Questa interazione naturale semplifica l'accesso all'assistenza e all'informazione. Gli utenti non devono imparare comandi o procedure specifiche, ma possono semplicemente porre domande nel modo più naturale possibile. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale più inclusiva e accessibile anche per coloro che non sono esperti nel campo dell'informatica o dell'utilizzo delle tecnologie. Nello specifico se vogliamo cercare tutti i siti in cui si parla di subacquea ma non di apnea al posto di una query del tipo "subacquea -apnea" potremmo semplicemente dire "Mi mostri dei siti dove si parla di subacquea ma non di apnea?" Supporto Utente: Il supporto utente fornito da una Intelligenza Artificiale Conversazionale è ampio e diversificato. Gli utenti possono porre domande su una vasta gamma di argomenti, ottenere informazioni, ricevere suggerimenti o addirittura chiedere consigli su questioni personali o professionali. L'assistente virtuale può fornire risposte pertinenti, offrire spiegazioni dettagliate e persino suggerire risorse aggiuntive per approfondire l'argomento. Questo fa sì che una buona Intelligenza Artificiale Conversazionale possa essere utilizzata in molteplici contesti, per esempio, uno studente può chiedere chiarimenti su un argomento di studio, mentre un professionista può ottenere consigli su un progetto specifico, può anche essere utilizzata come strumento per la risoluzione di problemi comuni, offrendo soluzioni immediate a quesiti frequenti o fornendo indicazioni passo dopo passo per compiere determinate azioni come un problema di programmazione o un calcolo matematico. Ovviamente va tenuto conto che non si sta realmente parlando con un esperto quindi le risposte ricevute vanno prese con il beneficio del dubbio, appunto più come consigli che come risposte di un oracolo. Il supporto utente di una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo alle risposte testuali. L'assistente virtuale può essere

programmato per comprendere e rispondere anche a comandi vocali, consentendo agli utenti di interagire con esso utilizzando la propria voce, rendendo l'esperienza ancora più immediata e naturale. Ci avviciniamo sempre di più a quanto raccontato nel film HER. https://www.youtube.com/watch?v=YzS77icrzD0 In conclusione, l'interazione naturale e il supporto utente offerti da una Intelligenza Artificiale Conversazionale consentono agli utenti di ottenere informazioni e assistenza in modo rapido, intuitivo e personalizzato. Questa caratteristica le rende una risorsa utile per l'apprendimento, l'assistenza clienti, la consulenza e molte altre applicazioni, migliorando l'efficienza e l'esperienza utente. Accesso alle Informazioni Uno dei benefici più evidenti di una Intelligenza Artificiale Conversazionale è la sua capacità di accedere a una vasta quantità di conoscenze. Durante il processo di addestramento, il modello ha analizzato e appreso da grandi quantità di testo proveniente da una varietà di fonti come libri, articoli di giornale, pagine web e altro ancora. Questa funzionalità rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale un ottimo strumento per l'accesso immediato a informazioni utili, eliminando la necessità di ricerche manuali o di consultazione di risorse esterne. Alcune di queste Intelligenze Artificiali Conversazionali inoltre riportano le fonti da cui i testi sono stati presi e rielaborati permettendo una verifica o un approfondimento. Utilizzando il contesto fornito nella conversazione, come domande precedenti o informazioni già condivise, l'assistente virtuale può generare una risposta coerente e appropriata. Spesso è anche possibile richiedere nella conversazione di adattarsi a un contesto specifico in modo, per esempio, di scegliere di parlare con un linguaggio tecnico o uno più leggero e comprensibile. Una Intelligenza Artificiale Conversazionale in genere non si limita a dare una risposta breve, ma può fornire ulteriori informazioni, esempi o chiarimenti su una determinata questione. Questo rende l'esperienza dell'utente più completa e aiuta a soddisfare la sua curiosità o le sue esigenze di comprensione. Aggiornamenti continui delle informazioni: Una Intelligenza Artificiale Conversazionale essendo basata su un modello può essere costantemente aggiornata e addestrata su nuovi dati, e le informazioni fornite dall'assistente virtuale possono essere mantenute aggiornate nel tempo. Questo è particolarmente importante in settori in rapida evoluzione, come la scienza, la tecnologia o gli eventi attuali. (La versione gratuita di Chat GPT nel momento in cui scrivo è invece aggiornata a dati del 2021 e non ha accesso a internet per aggiornarsi) La possibilità di accedere a informazioni sempre aggiornate attraverso una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere estremamente vantaggiosa per gli utenti che desiderano rimanere informati sugli ultimi sviluppi o che hanno bisogno di dati aggiornati per prendere decisioni informate. Supporto nell'Apprendimento e nell'Istruzione Grazie alla sua capacità di fornire risposte e spiegazioni, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere un prezioso strumento di apprendimento e istruzione. Supporto personalizzato: Una delle possibilità di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell'ambito dell'apprendimento e dell'istruzione è la capacità di offrire un supporto personalizzato agli studenti. Gli utenti possono porre domande specifiche su argomenti di studio o chiedere chiarimenti su concetti complessi e persino svolgere esercizi interattivi con l'assistente virtuale. L'assistente virtuale può fornire spiegazioni dettagliate, esempi e risorse aggiuntive per approfondire la comprensione dell'argomento. Come ogni strumento va usato nel modo giusto, come non è corretto fare una ricerca con il copia incolla da Wikipedia allo stesso modo una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere usata in maniera proficua o meno.

Questo tipo di supporto personalizzato può essere particolarmente utile per gli studenti che hanno bisogno di una spiegazione extra o di un approfondimento su un argomento specifico, senza la necessità di attendere l'intervento di un insegnante o di un tutor. Accesso a una vasta gamma di argomenti: Grazie a una vasta gamma di conoscenze, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire supporto in molti ambiti di studio: gli studenti possono porre domande su argomenti di matematica, scienze, storia, letteratura, lingue straniere, programmazione e molto altro ancora. L'assistente può fornire spiegazioni e risolvere dubbi, rendendolo un valido aiuto per gli studenti di diverse discipline. Esercizi interattivi e pratica: una Intelligenza Artificiale Conversazionale non si limita solo a fornire risposte e spiegazioni. Può anche essere programmata per proporre esercizi interattivi agli studenti. Gli utenti possono risolvere problemi, completare esercizi di comprensione, svolgere quiz o anche simulare conversazioni in una lingua straniera. Questo tipo di interazione offre un'opportunità per mettere in pratica ciò che si è appreso e migliorare le proprie abilità attraverso l'esercizio attivo. Disponibilità e flessibilità: Un altro vantaggio di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nel contesto dell'apprendimento e dell'istruzione è la sua disponibilità e flessibilità. Gli utenti possono accedere all'assistente virtuale in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo, utilizzando un dispositivo connesso a Internet. Questo rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale uno strumento sempre accessibile, che può essere utilizzato per il supporto allo studio anche al di fuori dell'orario scolastico o universitario. Assistenza Clienti e Automazione delle Risposte: L'utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell'assistenza clienti offre un'opportunità per migliorare l'esperienza dei clienti e ridurre i tempi di attesa. Può fornire risposte immediate alle domande frequenti, fornire istruzioni passo-passo per risolvere problemi comuni, o addirittura avviare processi di risoluzione dei problemi guidando gli utenti attraverso una serie di domande e risposte per identificare e risolvere il problema specifico. Questo permette alle aziende di migliorare l'efficienza del servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e fornendo risposte immediate agli utenti. Inoltre, l'automazione delle risposte consente al personale del servizio clienti di concentrarsi su casi più complessi e sfide che richiedono l'intervento umano, migliorando così l'esperienza complessiva del cliente. Personalizzazione delle risposte: Nonostante l'automazione, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può fornire risposte personalizzate ai clienti. L'assistente virtuale può analizzare le informazioni fornite dagli utenti, come nome, numero di ordine o dettagli specifici del problema, per fornire risposte contestualizzate e pertinenti. Monitoraggio e analisi delle interazioni: Un ulteriore vantaggio dell'utilizzo di una Intelligenza Artificiale Conversazionale nell'assistenza clienti è la possibilità di monitorare e analizzare le interazioni con gli utenti. Le aziende possono raccogliere dati sulle domande più frequenti, i problemi più comuni o le aree di miglioramento dell'assistenza clienti. Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare le risposte automatizzate, identificare eventuali carenze nell'assistenza clienti e apportare miglioramenti per fornire un servizio di qualità superiore. Inoltre, i dati raccolti possono essere analizzati per ottenere insights e comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti. Creatività e Intrattenimento Una Intelligenza Artificiale Conversazionale non è solo un assistente pratico, ma può anche essere un compagno creativo e intrattenitore. Grazie alla sua capacità di generare testo in modo coerente e creativo, può scrivere storie, inventare battute, proporre giochi di parole e persino creare poesie.

Questa caratteristica rende una Intelligenza Artificiale Conversazionale divertente e stimolante per l'espressione creativa e l'intrattenimento, offrendo un'esperienza unica agli utenti. Generazione di contenuti creativi: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzato come strumento per generare contenuti creativi. Grazie alla sua capacità di generare testo coerente, può essere coinvolta in attività creative, fornendo suggerimenti, idee o persino creando interamente i contenuti. Per esempio, gli scrittori o gli sceneggiatori possono utilizzare una Intelligenza Artificiale Conversazionale come uno strumento per superare il blocco dello scrittore o per ottenere nuove idee. Possono porre domande all'assistente virtuale, chiedere consigli su come sviluppare una trama o creare personaggi interessanti, può fornire input creativi e stimolare l'immaginazione dell'utente. Un uso interessante è quello nell'aiuto nella creazione delle scene principali di uno script, ricerca di un plot twist interessante, di una suddivisione coerente in capitoli, idee o suggerimenti per articoli o altro. Intrattenimento interattivo: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata per fornire intrattenimento interattivo agli utenti. Può essere programmata per simulare personaggi o situazioni immaginarie, creando esperienze di gioco o di narrazione coinvolgenti. Gli utenti possono interagire con l'assistente virtuale, prendere decisioni e vedere come la storia si sviluppa in base alle loro scelte. In pratica può fare il master di un gioco di ruolo. Questa interazione interattiva può offrire un'esperienza di intrattenimento personalizzata e unica per ogni utente creando conversazioni e scenari che si adattano alle preferenze e alle azioni degli utenti stessi. Simulazioni ed esperienze virtuali: Oltre all'intrattenimento narrativo, una Intelligenza Artificiale Conversazionale può essere utilizzata per simulazioni ed esperienze virtuali in diversi contesti. Per esempio, può essere utilizzata come assistente virtuale per giochi online, simulazioni di ruolo o esperienze di apprendimento interattive, può fornire indicazioni, rispondere a domande, fornire spiegazioni e guidare gli utenti attraverso l'esperienza virtuale. Questa interazione con un assistente virtuale può arricchire l'esperienza dell'utente, rendendo le simulazioni più realistiche, coinvolgenti e educative. Gli utenti possono apprendere, divertirsi e interagire con un personaggio virtuale in un modo che può migliorare la loro esperienza di gioco o apprendimento. Sperimentazione e scoperta: una Intelligenza Artificiale Conversazionale può anche essere utilizzata come strumento per sperimentare e scoprire nuove idee, concetti o approcci. Gli utenti possono porre domande aperte o esplorare argomenti in modo creativo. L'assistente virtuale può fornire nuove prospettive, collegamenti tra concetti diversi o suggerimenti per ulteriori approfondimenti. Questo tipo di interazione con può stimolare la creatività degli utenti, consentendo loro di esplorare nuovi territori e scoprire nuovi orizzonti, può essere un compagno di pensiero che offre input e suggerimenti, ampliando così la sfera della creatività e dell'immaginazione dell'utente.

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Un nuovo post è stato pubblicato su https://www.staipa.it/blog/le-sfide-dellintelligenza-artificiale-sfide-tecniche-e-sociali/?feed_id=858&_unique_id=64808a5d1ed54 %TITLE% L'intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con la tecnologia. Mentre le sue potenzialità sono entusiasmanti, è importante riconoscere che l'IA affronta anche diverse sfide tecniche e sociali lungo il percorso. Il bias algoritmico Una delle prime sfide, in parte tecnologica e in parte sociale è quella del cosiddetto bias algoritmico, probabilmente una delle più rilevanti e complesse che l'intelligenza artificiale e i suoi sviluppatori debbano affrontare. L'Intelligenza Artificiale si basa su algoritmi di apprendimento automatico, e questo apprendimento si basa sull'analisi di dati storici per identificare pattern e prendere decisioni. In maniera molto semplificata è quello che fa ogni essere umano per distinguere un gatto da una tigre o un altro felino: ne deve vedere un certo numero e riconoscerne le caratteristiche specifiche per essere poi in futuro in grado di distinguerle con un rischio di errore ragionevolmente basso. Gatto Toyger: quattrozampe.online Tuttavia, se questi dati contengono errori, pregiudizi o discriminazioni inconsapevoli, gli algoritmi possono perpetuare e amplificare tali bias, portando a risultati ingiusti o discriminatori. Il bias algoritmico può manifestarsi in diversi modi. Per esempio, potrebbe esserci un bias di selezione dei dati se il set di addestramento non rappresenta in modo equo la diversità presente nella popolazione. Se i dati fossero sbilanciati o mancassero di rappresentatività, gli algoritmi potrebbero apprendere informazioni distorte o basate su stereotipi, generando risultati discriminatori. Andando più nello specifico, se i dati di addestramento per un algoritmo di selezione del personale sono dominati da candidati di un certo genere o provenienza etnica, l'algoritmo potrebbe imparare a favorire automaticamente tali candidati, perpetuando così disuguaglianze di genere o razziali. Questo indipendentemente dal desiderio di chi scrive l'algoritmo o dell'utilizzatore finale. Un altro tipo di bias algoritmico è il bias di etichettatura, che si verifica quando i dati di addestramento contengono etichette errate o soggettive. Questo può influenzare l'apprendimento dell'algoritmo e condizionare le sue decisioni. Per esempio, se un algoritmo di riconoscimento facciale viene addestrato principalmente su immagini di persone di un certo gruppo etnico, potrebbe avere difficoltà a riconoscere correttamente volti di altre etnie, generando errori di identificazione e discriminazione. (Vedi "L’intelligenza artificiale non riesce ancora a riconoscere i gorilla, ed è un problema di razzismo" https://short.staipa.it/j26y3) Il bias algoritmico è particolarmente preoccupante quando l'IA viene utilizzata in settori sensibili, come la giustizia penale, le assicurazioni, l'erogazione di prestiti o l'occupazione. Decisioni importanti che riguardano la vita delle persone possono essere influenzate dagli algoritmi, e se questi algoritmi contengono bias, il risultato può essere ingiusto e discriminatorio. Per esempio, se un algoritmo di valutazione del credito è influenzato da bias razziali o di genere, può negare prestiti a individui idonei o offrire loro condizioni sfavorevoli basate su caratteristiche demografiche invece che su una valutazione accurata della loro affidabilità finanziaria. Negli esempi che ho fatto ho citato più volte il rischio di razzismo, e non è per questioni di moda o di particolare interesse o gusto personale, è semplicemente uno dei bias che più spesso si presentano, dovuto al semplice fatto che chi fornisce i dati da elaborare, per semplice abitudine tende a fornire materiale che conosce con cui ha quotidiana dimestichezza e spesso ancora l'integrazione etnica non è particolarmente avanzata. Ne ho parlato più approfonditamente in "L’intelligenza artificiale può essere razzista?" (www.short.staipa.it/uljf5)

Per affrontare il bias algoritmico, è necessario un approccio multidisciplinare, è fondamentale investire nella raccolta e nell'elaborazione di dati di alta qualità e rappresentativi. Questo richiede un'attenta selezione dei dati e una valutazione continua delle possibili fonti di bias. Inoltre, è importante sviluppare algoritmi che siano etici e imparziali, con meccanismi integrati per la rilevazione e la mitigazione del bias. L'interpretabilità degli algoritmi può essere utile per identificare eventuali bias e comprendere come le decisioni sono state prese. Inoltre, è essenziale coinvolgere esperti di diversi settori, come l'etica, le scienze sociali e la giurisprudenza nella progettazione e nella valutazione degli algoritmi; un dialogo aperto e inclusivo con la società civile, le organizzazioni non governative e le comunità colpite dal bias algoritmico è fondamentale per comprendere i bisogni e le preoccupazioni degli individui e garantire un utilizzo responsabile e giusto dell'IA. Sarebbe fondamentale anche in altri settori che stanno andando ognuno in una propria direzione su questi temi causando talvolta dissapori e aspre critiche. Affrontare il bias algoritmico richiede un impegno continuo da parte di tutti gli attori coinvolti nell'ecosistema dell'IA. Solo attraverso un approccio consapevole, collaborativo e inclusivo possiamo creare sistemi intelligenti e giusti che rispettino la diversità, l'equità e i diritti umani. Sarebbe interessante se si riuscissero a introdurre normative e regolamentazioni per promuovere la trasparenza nelle applicazioni dell'Intelligenza Artificiale, definire standard etici e legali per mitigare il bias algoritmico e garantire la responsabilità delle organizzazioni che utilizzano l'IA. Gli enti regolatori dovrebbero collaborare con gli sviluppatori e gli utenti dell'IA per garantire che le applicazioni siano conformi a tali standard e che i diritti e le libertà delle persone siano protetti. Purtroppo, nella nostra società c'è un'ignoranza e una paura riguardo alle nuove tecnologie che spesso va a incidere anche sulle valutazioni di chi dovrebbe occuparsi di questi temi per proteggerci. L'impatto sul mondo del lavoro dell'Intelligenza Artificiale Un'altra sfida legata all'Intelligenza Artificiale è l'impatto che sta avendo sull'occupazione trasformando il modo in cui le persone lavorano e creando nuove opportunità e sfide. Alcuni temono che l'IA possa sostituire gli esseri umani sul posto di lavoro, in realtà è importante considerare un'analisi più approfondita dell'impatto sull'occupazione. Da un lato, l'IA può automatizzare determinate attività e compiti ripetitivi, migliorando l'efficienza e la produttività in molti settori. Per esempio, nella logistica i robot autonomi possono svolgere attività di magazzino e movimentazione delle merci, riducendo la necessità di lavoro manuale. Nell'assistenza clienti, gli assistenti virtuali basati sull'IA possono rispondere a domande frequenti e fornire supporto di base, liberando il personale umano per attività più complesse e interazioni personalizzate. D'altra parte, può anche creare nuove opportunità di lavoro. L'implementazione dell'Intelligenza Artificiale richiede competenze specializzate nella progettazione, nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni basate su essa. Sono nate molte nuove professioni legate alle data-science, all'ingegneria dell'apprendimento automatico, all'etica dell'IA. Inoltre, l'Intelligenza Artificiale può stimolare l'innovazione e la creazione di nuove imprese e industrie, generando nuovi posti di lavoro e opportunità imprenditoriali. Resta innegabile che l'IA avrà un impatto sulla domanda di determinate competenze lavorative. Alcuni lavori che coinvolgono attività ripetitive e regolamentate possono essere automatizzati, portando a una riduzione della richiesta di manodopera in quei settori specifici. È probabile che i lavoratori siano chiamati a sviluppare competenze più avanzate e adattabili

per svolgere ruoli che richiedono una maggiore creatività, pensiero critico, capacità di problem solving e competenze sociali ed emotive, ma sono cose che accadono fin dalla prima rivoluzione industriale, o probabilmente da molto prima quando sono nate l'agricoltura e l'allevamento e un numero ridotto di persone ha iniziato a produrre quello che prima ognuno era costretto a produrre da sé: se da un lato molti smisero di cacciare o di raccogliere probabilmente fu in quel momento che nacque la possibilità di diventare artisti, o imprenditori, o commercianti, o inventori, o miriadi di altri ruoli che prima non erano neppure pensabili. È importante prepararsi e adattarsi all'era dell'IA. Chi si sente essere a rischio lavorativo dovrebbe investire nella formazione continua e nell'aggiornamento delle proprie competenze per essere pronto a occupare nuovi ruoli che emergeranno. Le competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività, la capacità di adattarsi al cambiamento e la collaborazione interdisciplinare saranno sempre più importanti per affrontare l'impatto dell'IA sull'occupazione. Al contempo i governi e le organizzazioni dovrebbero svolgere un ruolo attivo nella promozione della transizione verso un'economia basata sull'Intelligenza Artificiale con l'implementazione di politiche di formazione e riqualificazione, la promozione dell'innovazione e dell'imprenditorialità nell'ambito dell'IA, la creazione di un ambiente normativo che tuteli i diritti dei lavoratori e affronti le questioni di equità e sicurezza legate all'utilizzo dell'IA nel contesto occupazionale. L'Intelligenza Artificiale sta cambiando il panorama dell'occupazione in modi complessi. Mentre alcune attività saranno automatizzate, nuove opportunità di lavoro e ruoli specializzati emergeranno. La preparazione, l'aggiornamento delle competenze e la promozione di politiche e iniziative di supporto sono fondamentali per affrontarne l'impatto e creare un futuro lavorativo sostenibile ed equo. Il problema della Privacy nell'Intelligenza Artificiale Le tematiche etiche e sulla privacy sono di fondamentale importanza nel contesto dell'Intelligenza Artificiale. L'IA mentre offre molteplici vantaggi e opportunità, solleva questioni complesse che richiedono una riflessione approfondita e un'adeguata regolamentazione. Un primo aspetto è quello legato alla responsabilità delle decisioni automatizzate. Quando affidiamo decisioni critiche a sistemi automatizzati, è importante garantire che tali sistemi siano trasparenti e che le decisioni adottate siano comprensibili. Ciò significa che i modelli e gli algoritmi utilizzati dovrebbero essere aperti all'ispezione e comprensibili agli esperti e agli utenti. Inoltre, è necessario garantire che l'IA sia progettata per rispettare i principi dell'equità, dell'imparzialità e dei diritti umani, evitando discriminazioni e pregiudizi sistematici. Accettare di prendere una decisione a partire dalla risposta di una black box in cui inserisci un'informazione e ne esce una risposta priva di una spiegazione non sarebbe molto diverso dall'affidarsi a un oracolo dei tempi antichi e in molti settori sarebbe completamente inaccettabile. Un altro aspetto etico riguarda la privacy dei dati. L'Intelligenza Artificiale si basa sull'elaborazione di grandi quantità di dati, spesso di natura personale. È fondamentale garantire che i dati siano raccolti, utilizzati e conservati nel rispetto della privacy e delle leggi vigenti. Le organizzazioni devono implementare misure di sicurezza adeguate a proteggere i dati sensibili e informare gli utenti sulle finalità e sulle modalità di utilizzo dei loro dati. Inoltre, è essenziale consentire agli individui di esercitare il controllo su di essi e dare il consenso informato per la loro utilizzazione. Altre questioni etiche riguardano l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in settori come la sorveglianza e l'identificazione biometrica. L'IA può consentire un monitoraggio continuo

e invasivo delle persone, sollevando preoccupazioni riguardo alla violazione della privacy e alla limitazione delle libertà individuali. È necessario bilanciare l'utilità delle tecnologie basate sull'IA con il rispetto dei diritti individuali e la protezione della sfera personale. Per affrontare queste sfide etiche e sulla privacy, è fondamentale un approccio multilaterale che coinvolga governi, organizzazioni, professionisti dell'Intelligenza Artificiale e la società nel suo complesso. Anche in questo caso sono necessarie politiche e normative chiare e aggiornate che stabiliscano linee guida etiche e standard di protezione dei dati per l'implementazione dell'IA. Inoltre, sia gli sviluppatori e che gli utenti devono essere resi consapevoli delle implicazioni etiche delle loro azioni e assumersi la responsabilità di adottare decisioni etiche garantendo la tutela dei diritti individuali.